df_selected = df.iloc[1:, 4:8] # 选择第1行及以下和第4到第7列的数据若要替换在4到8列中的数据将3-完全达到预期替换成3怎么写python代码

如果你想要替换 `df_selected` 中第 4 列到第 8 列的数据中的 "3-完全达到预期"，可以使用 `replace` 方法来进行替换。以下是示例代码：

df_selected.iloc[:, 3:8] = df_selected.iloc[:, 3:8].replace('3-完全达到预期', 3)

在上述代码中，`iloc[:, 3:8]` 表示选择第 4 列到第 8 列的数据。然后，使用 `replace` 方法将其中的 "3-完全达到预期" 替换为 3。注意，`replace` 方法应用于选定的列范围，而不是整个数据框。

请确保你已经正确选择了需要替换的列范围，并注意列索引是从 0 开始的。

相关问题

selected = df.iloc[0:1, :]

这段代码是用于选取 DataFrame 中的第一行数据，并将其赋值给变量 selected。其中，df 是一个 DataFrame 对象， iloc 方法用于按位置选取数据，第一个参数 0:1 表示选取第一行数据，第二个参数 : 表示选取所有列数据。因为 iloc 方法返回的是一个 DataFrame 对象，所以使用 [:] 将其转换为 Series 对象。

X = df2.iloc[:, [1, 8, 10 ,11, 12 ]].values怎么选每一行里面的指定页的值

在这里，`df2` 是一个 pandas 的 DataFrame 对象，`iloc` 是 DataFrame 对象的索引方法之一，用于按位置进行索引。`iloc[:, [1, 8, 10, 11, 12]]` 表示选取 DataFrame 中所有行，以及第 1、8、10、11、12 列的数据。通过 `values` 属性，将其转换为 numpy 数组。

如果你想要从这个 numpy 数组中选取每一行的指定列，你可以使用切片操作。比如，假设你想要选取每一行的第 1、3、5、6、7 列，你可以这样做：

selected_cols = [0, 2, 4, 5, 6]  # 选择第 1、3、5、6、7 列
X_selected = X[:, selected_cols]  # 取出每一行的指定列

这里，我们首先定义了一个列表 `selected_cols`，其中包含要选择的列的索引。然后，我们使用切片操作 `X[:, selected_cols]` 取出了每一行的指定列，结果存储在 `X_selected` 变量中。

需要注意的是，切片操作中的 `:` 表示取所有行，而 `selected_cols` 表示取指定的列。在 numpy 数组中，切片操作的语法与 Python 中略有不同：`start:stop:step`，其中 start 表示开始位置，stop 表示结束位置，step 表示步长。如果不指定其中的任何一个值，numpy 会默认使用合适的默认值。